计算机视觉下一个技术拐点？前端成像或将开启“视觉2.0时代”

　　“在复杂的光线环境下，AI机器获取的图像信噪比会受到极大影响，这是导致市场上AI视觉产品难以落地的最大原因。”朱继志认为，要彻底解决这一难题，关键在于做好AI视觉产品的前端成像。

　　要克服AI机器在复杂光线下的图像识别，就要首先解决图像的获取和前端处理。目前，业内主流的解决方案有3种。

　　第一种就是我们所熟知的激光雷达，在光线不好的情况下，通过主动发射激光并利用光线反射来获取物体的图像和三维信息。激光雷达的优点非常明显，它可以获得极高的角度、距离和速度分辨率，同时也具有良好的抗干扰能力。

　　不过，受限于巨大的体积和昂贵的价格(各类32线、42线、64线等型号产品，价格动辄数万数十万甚至上百万，虽然在持续降低，但依然不亲民)，它正在被边缘化。正如马斯克所说的，“激光雷达就像一根拐杖”。这个比喻很恰当，视觉能力不行的时候，需要依靠激光雷达这样的拐杖，但拿着拐杖却是永远跑不快的。

　　剩下的两种方案则都是在相机和成像处理的基础上加以改进。首先是阵列计算相机技术，原理有点类似于蜻蜓、苍蝇等多目昆虫的复眼，通过数个、数十个甚至上百个相机组成的阵列，拍摄出拥有亿级以上像素的动态图像，为AI机器提供视觉支持。

　　目前，这一技术尚在研发阶段，受限于体积和供应链的制约，其产品也还处在落地的早期阶段。

　　第三种方案，即是眼擎科技所做的，AI视觉前端成像引擎芯片eyemore X42。

　　据朱继志介绍说，眼擎所做的这种方式，像人的眼睛一样，核心是把人的眼睛视力弄好——解决AI机器在各种光线下自动适应光线的能力。

　　“我们坚信，以后AI机器的眼睛应该和我们人类一样，以后它们的视力一定不会比人眼差，甚至比人眼强。这就是我们创业的初衷，我们要从根本上解决AI的视力问题。”

　　眼擎eyemore X42芯片，视觉2.0时代的AI机器成像引擎

　　关于AI视觉，马斯克曾经提出过“全天候被动光学图像识别”的概念，就是要解决复杂光线，包括弱光、逆光、反光下的精准识别，这也是AI机器要解决的刚需问题。眼擎科技把这种自动适应光线的视觉，称之为“视觉2.0”。

　　2018年1月19日下午，在2018极客公园创新大会上，国内AI视觉成像芯片科技公司眼擎科技正式对外发布“eyemore X42”芯片。据悉，eyemore X42是全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片。

　　数据显示，eyemore X42成像引擎芯片，拥有比传统ISP高20倍的计算能力，采用了20多种新的成像算法，集成了超过500种不同场景下的复杂光线数据。

　　eyemore X42芯片有三个特点：首先它是一颗独立成像芯片。目前各种相机、智能手机、摄像头里都有成像功能，但都是被集成在主芯片里面的，只能叫集成成像。而eyemore X42整颗芯片只专注于一件事情，那就是成像。这有点像Intel的CPU带了集成显卡功能，但我们知道，只有像NVIdia的专用GPU才一定是未来的主流。